EP0720004B1 - FDIC-Verfahren zur Minimierung von Messfehlern in einer Messanordnung von redundanten Sensoren - Google Patents
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- G—PHYSICS
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- G01D3/00—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups
- G01D3/08—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups with provision for safeguarding the apparatus, e.g. against abnormal operation, against breakdown
Definitions
- the invention relates to a method for minimizing measured variables determined from sensors with possible measurement errors, which are detected via a plurality of such redundant sensors connected to form a measurement arrangement, by recognizing and isolating the faulty sensors.
- redundant sensors are available for measuring a measurand to be determined.
- individual errors can be compared by comparing the data supplied by the sensors or several sensors can be recognized. If additionally the faulty sensors can be isolated by omitting the sensors identified as defective Measurement errors can be eliminated.
- EP-A-0 416 370 describes a method for minimizing derived from sensors with possible measurement errors Measured variables described in which from measured values Parity vector is formed. The amount of this parity vector is used as a measure of the presence of a measurement error exploited, whereby from a measuring arrangement or "measuring matrix” characteristic vectors, so-called “validation vectors" be formed.
- DE-A-41 00 501 describes a method for recognition known errors in sensors for state variables, considering the time-variant, stochastic Errors whose statistical properties are not known error detection and localization are possible is.
- the invention is therefore based on the object of an improved Introduce FDIC procedure that is free of the listed disadvantages of the prior art, the in parity procedures or maximum likelihood procedures surrender.
- the principle of the method is that by projecting the measured parity vector on all possible subspaces, which of the subspaces is assigned to each Error level (one-axis, two-axis, ...) the largest proportion of the measured parity vector includes. By omitting the sensor combinations belonging to these subspaces the best sensor combination can then be determined at every error level. The result this fault isolation is independent of any threshold values, since it is not from the Amount (length) of the measured parity vector, but solely by its direction is determined.
- the amount of the parity vector or the projection of the parity vector the subspaces are only used for error detection, that is to say decide whether there is an error at all, or whether a single, double, triple error, ..., must be accepted. (This decision can also be made without "a priori" threshold values to be taken if you optionally have the projections on the subspaces with minimal Uses redundancy as a measure of these threshold values.)
- the basis of the method is based on a linear or linearized relationship between the variables to be determined and the sensor values measured in the fault-free case.
- s A x + e where s characterize the sensor values combined into measurement vectors, x the quantity to be measured and e the sensor error.
- the matrix A describes the relationship between the two for the error-free case.
- the estimated value for the quantity to be measured results from measured sensor values in accordance with where H, as the pseudo inverse of matrix A, supplies the linear least-squares fit, and it is further assumed that the inverse that occurs exists, that is to say that the measured variable can be determined at all.
- the size of the residual vector r is a measure of the consistency of the sensor data in such a way that r is zero in the case of completely consistent sensor data, whereas r is different from zero in the case of faulty sensor data and in principle allows conclusions to be drawn about the error.
- r is used directly, but first of all according to R diagonalized.
- R is real and symmetrical, so that this diagonalization is always possible. It also applies to the eigenvalues ⁇ i that they can only assume the values 0 and 1, the degeneracy of the eigenvalue 0 being determined by the dimension of the measured variable and the degeneration of the eigenvalue 1 by the number of redundant sensors.
- the matrix V has the following properties
- the image p V p defines a parity vector p for a measurement vector s, in which all information about the error state of the sensor values is contained.
- r T r p T p that is, the length of the residual vector r is equal to the length of the parity vector p and serves as a measure of the consistency of the sensor combination that includes all sensors.
- the parity vector determined according to (6) will lie completely in the direction defined by the i th column of V.
- the resulting parity vector lies in the plane spanned by the i- th and j- th column of V.
- the column vectors of the matrix V therefore each define, for certain error combinations, characteristic subspaces in which the resulting parity vector is contained.
- the parity space has the dimension ( nm ) and the matrix V consists of n characteristic column vectors.
- the parity space can only be completely spanned by ( nm ) column vectors, which means that errors in up to ( nm -1) sensors can be isolated in this way.
- the sizes are a measure of what proportion of the observed inconsistency results from the sensors involved in the combination k , or remains if these sensors are omitted.
- the consistency of the remaining sensors can be determined in accordance with (8), and a decision can be made by comparison with a threshold value that depends on the error level as to whether the remaining sensor combination offers acceptable consistency.
- the sensor combination can also be sorted in order of increasing inconsistency at each error level, and the combination with the best consistency can be determined for each error level.
- parity vector An important property of the parity vector, which is used in the practical implementation of the method, is that the relative sizes of the inconsistencies for the different sensor combinations are determined solely by the orientation of the parity vector in the parity space.
- the absolute size is given by a common factor from the amount of the parity vector. However, this has no influence on the order of the sensor combinations sorted according to inconsistencies.
- threshold values As acceptance criteria for the inconsistencies the remaining sensor combinations at the different error levels, in the following also referred to as “threshold values", it must be taken into account that also fault-free sensors do not provide absolutely consistent measurement data, but with certain inaccuracies are afflicted.
- An upper limit for the threshold values to be selected results from the external accuracy requirements the application that specifies what errors in the to determining variable can still be accepted, or at what rate missed detection is permitted.
- This density distribution is shown in Fig. 1 for different degrees of freedom. In the case of error-free sensors, this corresponds to the statistical distribution of the remaining inconsistencies ⁇ k at the various error levels.
- the mean values for each degree of freedom are equal to the degree of freedom.
- the lower limits for the threshold values S min for a given, maximum permissible false alarm rate P f are through determined, and the upper limits for the threshold values S max can with a maximum permissible error ⁇ x i of the i-th component of the measured variable to be determined can be estimated, where H ij are the elements of the "least squares" transformation matrix. 2 shows the relationship between the selected threshold value (in units of ⁇ 2 of the sensor inaccuracy) and the resulting false alarm probability.
- the threshold values determined in this way cause the desired false alarm rate and error limits for the measured variable under nominal conditions, that is to say if the sensor inaccuracy of the error-free sensors has the assumed distribution. However, under certain circumstances, in which (temporarily) all sensors show greater inaccuracies than assumed, undesired error detections can occur. To avoid this, the threshold values can be dynamically adapted to the lowest inconsistency of the highest error level, that is to say to the inconsistency of the best sensor combination with a minimum number of redundant sensors.
- the norm of the parity vector is determined and the parity vector is standardized in a suitable manner (block 2).
- a standardization that is particularly suitable for the purpose required here is to normalize the maximum component in magnitude by multiplying all components by a factor of +1.
- the index of the maximum component serves as the first component of the table key.
- the remaining part of the table key is then obtained from the remaining components of the parity vector by quantizing the respective value range [-1, + 1] into q sections of equal size.
- the isolation information stored under this key (block 4) is called up.
- the f best sensor combinations are kept ready for each error level f in the order of increasing inconsistency.
- the sensor combination that is actually to be used is then selected. For each sensor combination there is a separate least-squares transformation matrix H i , in which the sensors to be omitted are no longer taken into account, and the value of the quantity to be measured results from the measurement vector according to (2).
- the measurement equation here according to the usual linearization by a known approximate value for the position, has the form for n observed satellites where the components s i of the measurement vector characterize the measured pseudo distances to the individual satellites, x, y, z and ⁇ t the components of the position correction or the error of the receiver clock.
- the first 3 elements of each line in the measurement matrix are the direction cosines of the connecting line between the satellite and the approximate position.
Description
- Messung von Bewegung in Inertialsystemen mit redundanten (eventuell schiefachsigen) Inertialsensoren (Kreisel, Beschleunigungsmesser),
- Positionsbestimmung in Satellitennavigationssystemen bei redundanter Satellitenkonfiguration
- die Gruppierung der Gesamtsensoren in Sensorkombinationen mit minimaler Redundanz mit Bewertung aller Einzelkombinationen und anschliessender kombinatorischer Logik zur Bestimmung der größtmöglichen fehlerfreien Sensorkombination (Paritätsverfahren).
- die Isolierung desjenigen einzelnen Sensors, der am meisten zur Gesamtdiskrepanz beiträgt (Chi-Square Kriterium) und anschließendem Weglassen dieses Sensors ("Maximum-Likelihood"-Verfahren).
bei Paritätsverfahren:
- die Zahl der zu betrachtenden Einzelkombinationen mit minimaler Redundanz wächst kombinatorisch (d.h. wie n!) mit der Zahl der Sensoren. Da die Parität jeder Kombination bewertet werden muß, steigt der Aufwand des Verfahrens in gleichem Maße.
- die Bewertung jeder Einzelparität erfolgt diskret als entweder "Gut" oder "Schlecht" durch Vergleich mit vorgegebenen Schwellwerten. Eine Parität, die einen Schwellwert nur knapp verletzt, wird nicht unterschieden von einer großen Schwellwertverletzung. Gleiches gilt für Schwellwertunterschreitungen. Das resultierende Gesamtmuster der Paritätsverletzungen erlaubt dadurch in einem verhältnismäßig breiten Bereich von Sensorfehlern keine eindeutige Interpretation und muß mit Hilfe von Heuristiken interpretiert werden. Dies kann zu unnötigen Fehlinterpretationen führen. Die zusätzliche Einführung verschiedener ("großer" und "kleiner") Schwellwerte kann dieses Problem nur teilweise abmildern und erhöht den Aufwand des Verfahrens.
- bedingt durch die in der Regel feste Wahl von Schwellwerten führt ein unerwartet großes Rauschen aller Sensorwerte zu einem vollständigen Versagen des Verfahrens, da möglicherweise alle Einzelkombinationen die Schwellwerte überschreiten und jenseits der Schwellwerte nicht mehr differenziert wird. Zur Vermeidung dieses Problems müssen die Schwellwerte an den schlimmstmöglichen Fall angepaßt werden, was zu unerwünscht großer Unempfindlichkeit des Verfahrens im "Normalbetrieb" führt.
- bedingt durch die grobe Einteilung der Einzelparitäten in größer/kleiner als Schwellwert, können Singularitäten, das heißt Sensordatenkombinationen, die eine eindeutige Isolation des Fehlers prinzipiell nicht zulassen, nur grob erfaßt und nur teilweise von eindeutigen Situationen unterschieden werden. Dies hat zur Folge, daß entweder Singularitäten unentdeckt bleiben, oder daß auch eigentlich eindeutige Fälle als Singularität behandelt werden. Die Nichtentdeckung von Singularitäten kann zu Fehlentscheidungen führen und auch die Behandlung von eigentlich eindeutigen Fällen als Singularität kann die Integrität des Verfahrens mindern, da bei der Singularitätsbehandlung in der Regel auf weniger verläßliche Information zurückgegriffen wird.
- Da diese Verfahren davon ausgehen, daß zu einer bestimmten Zeit jeweils nur ein Sensor fehlerhafte Daten liefert, können beim gleichzeitigen tatsächlichen Auftreten von Mehrfachfehlern falsche Isolationsentscheidungen getroffen werden.
- Nach dem Auftreten und der Isolation eines Einzelfehlers müssen die Parameter des Verfahrens in Echtzeit auf die entsprechende (n-1)-Sensor Konfiguration umkonfiguriert werden, um auch eventuell später auftretende weitere Einzelfehler zu erkennen und zu isolieren. Das weitere Verhalten der bisher als fehlerhaft isolierten Sensoren geht in dieser neuen Konfiguration nicht mehr ein. Eine eventuell erfolgende "Heilung" dieser Sensoren kann nur durch parallele Bearbeitung mehrerer Konfigurationen erkannt werden, was den Verarbeitungsaufwand des Verfahrens entsprechend erhöht.
- die geometrische Interpretation der Eigenschaften des Paritätsraums und deren konsequente Nutzung zur Isolation von gleichzeitig auftretenden Mehrfachfehlern;
- die "Off-Line"-Analyse der Richtungen im Paritätsraum und das Bereitstellen der Isolationsergebnisse in einer vorab berechneten Tabelle, sowie durch
- die wahlweise mögliche adaptive Anpassung der Detektionsschwellen an das allgemeine Rauschen der fehlerfreien Sensoren.
- 8 eindimensionale Unterräume (Geraden) zur Charakterisierung von Ein-Achsen Fehlern
- 28 zweidimensionale Unterräume (Ebenen) zur Charakterisierung von Zwei-Achsen Fehlern
- 56 dreidimensionale Unterräume zur Charakterisierung von Drei-Achsen Fehlern
- 70 vierdimensionale Unterräume zur Charakterisierung von Vier-Achsen Fehlern
- die Fehlerisolation erfolgt schwellwertfrei, das heißt, sie kann ohne "a priori" Annahmen über tatsächliches Rauschen der fehlerfreien Sensoren erfolgen.
- die tatsächlich erreichbare Empfindlichkeit der Fehlererkennung, und damit die Güte des Ausgangssignals, kann adaptiv an das Rauschen der fehlerfreien Sensoren angepaßt werden.
- bei der Isolation des Fehlers werden scheinbare Singularitäten vermieden und tatsächliche Singularitäten werden als solche erkannt.
- im Gegensatz zu existierenden Paritätsverfahren wird der in Echtzeit zu leistende Verarbeitungsaufwand zur Fehlererkennung und Isolation im Prinzip allein durch die Dimension des Paritätsraumes bestimmt und ist unabhängig von der Zahl der möglichen Sensorkombinationen. So können beispielsweise die 163 möglichen Kombinationen von 8 einachsigen, schiefachsig angeordneten Beschleunigungsmessern mit dem gleichen Aufwand isoliert werden wie die 11 möglichen Kombinationen von 4 zweiachsigen, schiefachsig angeordneten Kreiseln.
- im Gegensatz zu existierenden "Maximum Likelihood"-Verfahren werden auch gleichzeitig auftretende Mehrfachfehler im Rahmen der prinzipiellen Grenzen immer richtig erkannt und isoliert.
- im Abschnitt A die Grundlagen,
- im Abschnitt B die Durchführung des Verfahrens zur Fehlererkennung anhand von Flußdiagrammen und
- im Abschnitt C zwei Anwendungsbeispiele
- Fig. 1
- eine statistische Dichteverteilung (Chi-Quadratverteilung) der resultierenden Länge eines Paritätsvektors für Freiheitsgrade von 1 bis 5 veranschaulicht;
- Fig. 2
- Falschalarmwahrscheinlichkeiten in Abhängigkeit von vorgebbaren Schwellenwerten für verschiedene Freiheitsgrade erkennen läßt;
- Fig. 3
- das Flußdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrensablaufs verdeutlicht;
- Fig. 4
- einen Verfahrensablauf mit gespeicherter Isolationsentscheidung zeigt; und
- Fig. 5
- den Paritätsraum für ein Anwendungsbeispiel verdeutlicht, bei dem zur Messung einer skalaren Meßgröße vier Sensoren vorgesehen sind.
Projektionsmatrizen für die charakteristischen Unterräume des 4-Thermometerbeispiels. | ||
Zahl der fehlerhaften Sensoren | Fehlerhafte(r) Sensor(en) | Projektionsmatrizen |
1 | 1 | |
1 | 2 | |
1 | 3 | |
1 | 4 | |
2 | 1,2 | |
2 | 1,3 | |
2 | 1,4 | |
2 | 2,3 | |
2 | 2,4 | |
2 | 3,4 | |
Claims (5)
- Verfahren zur Minimierung von aus mit möglichen Meßfehlern behafteten Sensoren abgeleiteten Meßgrößen, die über eine Mehrzahl solcher zu einer Meßanordnung verbundener redundanter Sensoren erfaßt werden, durch Erkennen und Isolation eines fehlerhaften Sensors, wobei:a) die von allen Sensoren gemessenen, zu einem Meßvektor kombinierten Sensorwerte durch eine lineare Transformation in einen Vektor in einem Paritätsraum (Paritätsvektor) abgebildet werden, dessen Dimension durch die Redundanz der Meßanordnung, d.h. durch die Anzahl und/oder Orientierung der Sensoren und die Dimension der zu messenden Größe bestimmt ist; undb) die absolute Größe des Paritätsvektors bestimmt und gegenüber einer ersten Detektionsschwelle verglichen wird, und falls diese erste Detektionsschwelle nicht überschritten wird, auf fehlerfreien Zustand geschlossen wird,c) bei Überschreiten der Detektionsschwelle zum Erkennen und Isolieren von mehreren gleichzeitig auftretenden fehlerhaften Sensoren der gemessene Paritätsvektor auf alle für die möglichen Fehlerzustände charakteristischen Unterräume projiziert wird, deren Dimensionen bestimmt sind durch die zu dem jeweiligen Fehlerzustand gehörende Anzahl möglicher fehlerhafter Sensoren, und zur Fehlerisolation festgestellt wird, welche Projektion des Paritätsvektors auf einen, jeweils zu der betreffenden Fehlerbestimmungsstufe gehörenden Unterraum den größten Anteil des gemessenen Paritätsvektors liefert, dadurch gekennzeichnet, daß sodannd) geprüft wird, ob der verbleibende Restfehler eine zweite Detektionsschwelle überschreitet, und falls diese zweite Detektionsschwelle nicht überschritten wird, zum Verfahrensschritt e) übergegangen wird, während, wenn diese zweite Detektionsschwelle überschritten wird, mit der nächsten Fehlerbestimmungsstufe und dekrementierter zweiter Detektionsschwelle wiederum die Verfahrensschritte c) und analog d) durchgeführt werden, und daße) durch Weglassen der zu den jeweiligen Unterräumen mit größtem Anteil des Paritätsvektors gehörenden Sensorwertekombination auf der betreffenden Fehlerbestimmungsstufe die beste Sensorkombination ermittelt wird.
- Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Fehlerisolation durch Berechnung aller möglichen Projektionen der Paritätsvektoren auf die charakteristischen Unterräume off-line oder durch eine Hintergrundverarbeitung durchführt und das Ergebnis in einer Tabelle gespeichert bereitgehalten wird, auf deren Elemente über die entsprechend codierte Richtung des Paritätsvektors als Tabellenschlüssel zurückgegriffen wird.
- Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Detektionsschwellen durch externe Vorgabe wählbar sind.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest die erste Detektionsschwelle durch mögliche Rauschwerte und/oder zulässige Ungenauigkeiten der Sensoren bestimmt ist.
- Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß bei der Vorgabe der Detektionsschwellen die Anzahl der Sensoren berücksichtigt wird.
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